Sólidos totais do leite em amostras de tanque nos estados do Paraná, Santa Catarina e São Paulo
Bibliographic record
Abstract
Objetivou-se, neste trabalho, estudar a variação dos sólidos totais em amostras de leite de tanques de 32.590 rebanhos dos estados do Paraná, Santa Catarina e São Paulo. Foram analisadas 257.540 amostras de leite de tanques coletadas entre janeiro de 1999 e novembro de 2001, no Laboratório Central do Programa de Análise de Rebanhos Leiteiros do Paraná (PARLPR), da Associação Paranaense de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa. Utilizando-se o método dos quadrados mínimos, foram estudados os efeitos de rebanho, região, mês e ano de análise, idade da amostra e escore de células somáticas sobre os sólidos totais, em amostras de leite de tanques. As médias ajustadas dos sólidos totais por região variaram de 11,78 a 12,83%; a maior média foi verificada em maio de 2001 e a menor, em janeiro de 2000; os sólidos totais não demonstraram variação até o quinto dia de análise; o efeito de escore de células somáticas foi contraditório, se comparado aos relatados por outros autores. Todos os fatores incluídos no modelo linear foram altamente significativos sobre as características analisadas. O coeficiente de correlação entre sólidos totais e seus componentes foi de 0,875 para gordura, 0,653 para proteína, 0,237 para lactose, e 0,643 para sólidos não-gordurosos. A correlação de sólidos totais com contagem de células somáticas foi 0,012, e com escore de células somáticas, de 0,023.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".